コンクリートに発生した「ひび割れ」を８割以上の高精度で自動検出できる人工知能のシステムを東北大や産業技術総合研究所などのチームが開発しました。検出から記録までの点検作業を自動化することで、作業時間を従来の１０分の１まで短縮することを目指してます。
コンクリート構造物の劣化を自動検出するシステムの必要性
高速道路など日本国内にある社会インフラの多くは、建設から５０年を経過するものがこれから急速に増加していくため、損傷を発見してメンテナンスするなど対応していく必要があります。
しかしながら、劣化部位を発見するための専門知識をもった人材が不足しており、これから加速的に増えていく点検作業を効果的に行うためのシステム開発が大きな課題となっています。
そこで、効率的に社会インフラのメンテナンスを行うために、構造物の画像データから完全自動で「ひび割れ」を検出する技術の研究開発が進められています。
AIを活用した「ひび割れ」の自動検出
高速道路など過酷な環境に長年おかれているコンクリート構造物では、その表面に傷や汚れがあり、あるいは雨水などで表面が濡れた状態にあります。
そのため、従来の手法では表面の状況からひび割れを正確に自動で検出するのは困難でした。
そこで、首都高技術（株）、産業技術総合研究所、東北大のチームは人工知能の技術を活用して高精度でひび割れを判断できるシステムを構築しました。
新しく開発したシステムでは、ひび割れに特有の「特徴パターン」を効率的に検出するための画像解析技術、そして特徴パターンを高精度に識別する技術を用いています。これらの技術には、機械学習が使われています。
さまざまな状態にあるコンクリート構造物を撮影した画像データを多数収集して、これらを教師データとしてAIに機械学習させました。
画像データは首都高技術（株）が実際の点検作業時に道路橋やトンネルで収集。東北大の研究グループが路面のサンプルデータの収集と技術評価を行いました。また、産業技術総合研究所が画像解析技術とシステムの開発を行いました。
従来の技術で撮影画像を解析したところ、ひび割れを検出する正解率は12%に過ぎませんでしたが、今回新たに開発したシステムでは正解率80%を達成しており、実用化が可能なレベルにあることが確認されています。
開発した新技術はクラウド上に構築したシステムに実装しており、現場においてスマートフォンなどで撮影することで、どこでも利用可能になっています。
今後はさらに首都高速道路などのコンクリート構造物で実証実験を進めることで、2018年度末までに実用化を進め、点検の作業時間をこれまでの300分から30分まで短縮することを目指すとしています。
また、新システムについては点検事業者を対象とした試験利用が可能であり、無料のWebサービスとして公開されています。
さまざまな事業者が実際に試験利用をすることで、さらにこのシステムの検出精度や作業効率の有効性について検証を進めるとしています。
